Desenvolver a capacidade dos estudantes em visualizar e analisar dados no contexto da Oceanografia, estimulando a visão crítica e a independência na resolução de problemas relacionados a análises de dados para sua aplicação em outras disciplinas e em seus trabalhos de Graduação.
Revisão e aplicação de aspectos básicos de estatística univariada. Apresentação e discussão de fundamentos do método científico, incluindo planejamento amostral e experimental. Filtragem e controle de qualidade dos dados oceanográficos. Processamento e exploração gráfica de dados.
Conceitos básicos de estatística descritiva. Introdução aos fundamentos do método científico. Noções de planejamento amostral e experimental. Sequência do teste estatístico e testes de hipótese. Tratamento e controle de qualidade dos dados. Introdução a análises univariadas. Correlação e regressão. Análise de dados climatológicos. Processamento e tratamento de propriedades físico-químicas do mar. Análise de dados biológicos e sua interação com dados abióticos para estudos oceanográficos. Introdução ao uso de diferentes softwares como ferramentas. Uso de estudos de caso com dados reais em Oceanografia para aplicação do conhecimento adquirido na disciplina.
Anderson, T.R. 2004. Observation, hypothesis-testing and discovery in Oceanography. Oceanography 14(4):1-13. Clarke, K.R. & Warwick, R.M., 2001. Change in Marine Communities: An Approach to Statistical Analysis and Interpretation. 2nd edition: PRIMER-E, Plymouth, UK, 172p. Emery, W.J. & Thomson. R.E., 2001. Data Analysis Methods in Physical Oceanography. Elsevier Science, 654 p. Fowler, J, Cohen, L & Jarvis, P., 1998. Practical statistics for field biology. Willey-Blackwell. 272 p. Green, R.H., 1979. Sampling design and statistical methods for environmental biologists. John Wiley & Sons, 257 p. Hare, J.A. 2014. The future of fisheries oceanography lies in the pursuit of multiple hypotheses. ICES Journal of Marine Science 71(8), 2343-2356. Loken, E. & Gelman, A., 2017. Measurements error and the replication crisis. Science, 355, 6325, 584-585. Magnusson, W.E. & Mourão, G., 2003. Estatística sem matemática. Editora Planeta, 126 p. Quinn, G.P. & Keough, M.J., 2002. experimental design and data analysis for biologists. Cambridge University Press, 537 p. Smith, E.P., 2019. Ending reliance on statistical significance will imporve environmental inference and communication. Estuaries & Coasts, perspectives. Stuart, A., 1976. Basic ideas of scientific sampling. Charles Griffin & Company Limited, 106 p. Talley, L.D.; Pickard, G.L.; Emery, W.J., Swift, J.H., 2011: Descriptive Physical Oceanography: An Introduction. Elsevier. Sixth Edition. 555 p. The Open University, 1989. Waves, Tides and Shallow – Water Process. 2nd Edition. Pergamon Press. 187 p. The Open University, 1995. Seawater: Its Composition, Properties and Behaviour. 2nd Edition. Pergamon Press. 238 p. The Open University, 2001. Ocean Circulation. 2nd Edition. Pergamon Press, 286p. Underwood, A.J., 1990. Experiments in ecology and management: Their logics, functions and interpretations. Australian Journal of Ecology 15, 365-389. Underwood, A.J., 1994. Sampling designs that might reliably detect environmental disturbances. Ecological Applications, Vol. 4, No. 1, pp. 3-15. Underwood., A.J., 1997. Experiments in Ecology: Their Logical Design and Interpretation Using Analysis of Variance. Cambridge University Press, 524 p. Zar, J.H., 2010. Biostatistical analysis. Prentice-Hall/Pearson, 944 p.
